交叉熵求导第66页

01.python 实现线性回归-一元线性回归-最小二乘法

最小二乘法假设特征的数据只有一个在线性回归中，最小二乘法就是试图找到一条直线，使所有样本到直线上的欧式距离最小3.求解线性回归求解W和B，使得欧式距离最小的过程，称为线性回归模型的"最小二乘参数估计"将E(w,b)分别对w和b求导

小朋友,你是否有很多问号?·2022-10-16 07:41

paddle深度学习基础之优化算法

paddle深度学习基础之优化算法前言咱们前面通过优化损失函数，将之前按用的均方误差损失函数换成了最合适的交叉熵损失函数。这一节，咱们将在优化算法上进行讨论。

梁先森-在技术的路上奔跑·2022-10-15 07:13

深度学习中优化器 (optimizer) 的选择：SGD, AdaGrad, AdaDelta

optim的一些理论基础1.训练过程神经网络的训练过程如下：做一个神经网络用于拟合目标函数做一个真实值和目标函数值直接估计误差的损失函数，用损失函数值前向输入值求导，再根据导数的反方向去更新网络参数(x

disanda·2022-10-15 07:10

深度神经网络主要模型,深度卷积神经网络模型

可以从多种方向进行调整:1将损失函数换成交叉熵损失函数，因为训练后期误差较小时，使用均方误差作为损失函数，则梯度越来越小，因此训练进程会越来越平缓。

goodutils·2022-10-14 14:27

BP神经网络—反向传播算法

对于前馈神经网络的参数学习，如果采用交叉熵损失函数，对于样本(x，y)，其损失函数为给定训练集D={(xn,yn)},N>=n>=0，将每个样本xn输入给前馈神经网络，得到网络输出为yn，其在数据集D上的结构化风险函数为其中

fairy_zzr·2022-10-14 07:27

pytorch实现逻辑回归（代码实现）

pytorch实现线性回归注：pytorch实现逻辑回归与线性回归部分大体结构相似，想细致了解可以转至线性回归逻辑回归（分类）核心任务：计算属于每一类的概率：逻辑回归损失用交叉熵BCE（二元）：将小批量数据的所有

Unstoppable~~~·2022-10-13 15:29

矩阵求导的本质与分子布局、分母布局的本质（一）

这篇文章，通过查阅大量资料，总结出矩阵求导的本质与分子布局、分母布局，希望对初学的同学、想理解本质的同学提供一些帮助。

旅途中的宽~·2022-10-13 14:54

[面经整理]（机器/深度学习篇）

transforms.Normalize()与transforms.ToTensor()（标准化-归一化）为什么要标准化模型评估准确率的局限性精确率与召回率的权衡AUC和交叉熵在分类上的区别与联系AUC

初之代·2022-10-13 09:04

人工智能——最大熵与EM算法，吊打面试官-Python中高级面试题

1机器学习2最大熵与EM算法2.1最大熵2.1.1熵2.1.2相对熵(KL散度)2.1.3交叉熵2.1.4信息增益2.2最大熵模型2.2.1原则2.2.2概述2.2.3目标函数2.3EM算法2.3.1基础

开源Python·2022-10-13 07:57

react-router详解

react-router详解react-router详解路由的基本使用安装react-router使用react-router需求导航区头部一般组件(``组件的使用)展示区主体内容路由组件路由组件与一般组件

喜羊羊sk·2022-10-12 19:06

机器学习（吴恩达）——小白笔记（8）：Tensorflow实现

和参数w,b来确定训练模型确定损失函数和成本函数利用参数值的梯度下降函数，找出使得成本函数局部最小的值训练神经网络的步骤创建神经网络的模型架构根据模型确定损失函数和代价函数：二分类问题，回归问题其中二元交叉熵

·2022-10-11 16:47

KL散度 JS散度熵

KL散度JS散度熵1.自信息和熵1.1自信息selfinformation1.2熵entropy2.KL散度Kullback-Leiblerdivergence2.1定义2.2KL散度与熵、交叉熵之间的关系

L2_Zhang·2022-10-10 19:50

机器学习基础-经典算法总结

机器学习基础-经典算法逻辑回归逻辑回归的原理，问题的假设为什么逻辑回归也可称为对数几率回归推导逻辑回归损失函数逻辑回归损失函数求导逻辑回归为什么使用交叉熵作为损失函数LR是不是凸优化问题，如何判断LR达到最优值逻辑回归一般用什么数据

城阙·2022-10-09 10:04

pytorch自定义函数实现自动梯度

，需继承自torch.autograd.Function类需实现两个静态方法：forward()和backward()，分别对应前向传播和反向传播函数使用前需调用apply方法从而嵌入计算图，实现自动求导用一个例子来说明

Gεorge·2022-10-07 12:51

[HITML]哈工大2020秋机器学习复习笔记

文章目录1基础1.1机器学习中的概率1.2最大似然估计、最大后验概率1.3最小二乘法、梯度下降法、共轭梯度法2决策树2.1熵2.2条件熵2.3相对熵（KL散度）2.4交叉熵3贝叶斯判别3.1最优分类器3.2

北言栾生·2022-10-07 07:06

python积分计算高等数学_Python符号计算：微积分

#1、求函数的导数x=sympy.Symbol('x')y=sympy.Symbol('y')z=sympy.Symbol('z')f=sympy.Function('f')(x)#对函数f的变量x进行求导

weixin_39768247·2022-10-05 15:56

Python：妙解微积分

玩转测试开发·2022-10-05 15:24

YOLOv5的Tricks | 【Trick1】关于激活函数Activation的改进汇总

关于激活函数，在很早之前我写过一篇笔记介绍，笔记链接：激活函数与Loss函数求导，在这里主要介绍的是

Clichong·2022-10-05 07:18

交叉熵函数推导CrossEntropy

本文演示了如何从零推导出交叉熵函数。通过对于下面这些概念的讲解，信息量、熵、KL散度，作者演示了交叉熵是如何从信息量的概念一步步推导到交叉熵。

JasonAlpha·2022-10-04 22:00

【目标检测算法】IOU、GIOU、DIOU、CIOU与YOLOv5损失函数

confidenceloss置信度损失（框的目标性objectnessofthebox）总的损失函数：classificationloss+localizationloss+confidencelossYOLOv5使用二元交叉熵损失函数计算类别概率和目标置信度得

三木今天学习了嘛·2022-10-04 15:10

吴恩达AI机器学习-01神经网络与深度学习week2上-神经网络基础

函数求导链式规则推导部分和梯度下降代码思路部分重点理解目录2.1二分分类2.2逻辑线性回归2.3参数w&b以及损失函数2.4梯度下降法2.5导数+2.6更多导数的例子2.7计算图2.8计算图的导数计算2.9Logistic

睡觉特早头发特多·2022-10-04 07:01

基于卷积神经网络的猫狗识别系统的设计与实现

在数据集中抽取训练集和测试集；其次，对图像进行预处理和特征提取，对图像数据进行图像增强，将图像从.jpg格式转化为RGB像素网格，再转化为像素张量；再次，搭建卷积神经网络模型；最后，使用模型进行训练，得到猫狗识别的准确率和二元交叉熵损失及其可视化图像

小小蜗牛，大大梦想·2022-10-04 07:02

机器学习

学习路径数学：线性代数：矩阵的意义和计算（四则运算，矩阵的逆，转置矩阵），向量；高数：微积分，求导（包括偏导），泰勒定理，麦克劳林公式，拉格朗日乘数法，方向导数与梯度算法，最小二乘法概率与统计：分布函数

weixin_30388677·2022-10-02 07:25

神经网络与深度学习作业1：第二章课后题

习题2-1分析为什么平方损失函数不适用于分类问题,交叉熵损失函数不适用于回归问题.平方损失函数:使用平方损失函数处理分类问题时，由于分类问题的结果是离散值,分类正确的项之间以及分类错误的项之间误差都是一样的

Jacobson Cui·2022-10-02 07:42

NNDL 作业1：第二章课后题

习题2-1分析为什么平方损失函数不适用于分类问题,交叉熵损失函数不适用于回归问题.首先要知道什么是平方损失函数和交叉熵损失函数：平方损失函数是MSE的单个样本损失,又叫平方损失性能，是指预测值与实际值差的平方

白小码i·2022-10-02 07:57

NNDL 作业1：第二章课后习题

习题2-1分析为什么平方损失函数不适用于分类问题,交叉熵损失函数不适用于回归问题.因为分类问题不连续，使用平方损失函数，只要分类错误其loss便相等，没有距离概念，在分类错误的情况下无法判断优化的好坏。

Sun.02·2022-10-02 07:47

NNDL第三次作业

损失函数MSE改变为交叉熵，观察、总结并陈述。改变步长，训练次数，观察、总结并陈述。改变步长和训练次数权值w1

刘先生TT·2022-10-02 07:04

softmax回归和交叉熵损失函数

交叉熵损失函数对比平方损失函数其没有那么严格，其只关注对正确类别的预测概率。1.softmax假定有4个特征，3个用于分类的类别，则有如下的12个权重，3个输出：为什么要用softmax?

Fronzy·2022-10-01 07:46

softmax回归与交叉熵损失crossentropy的详细推导

目录（1）softmax（2）one-hot编码（3）交叉熵crossentropy（1）softmax对于一个多分类问题，经过隐藏层的计算（式1），输出是对应类别的得分。

山上的小酒馆·2022-10-01 07:44

极大似然估计、softmax函数与交叉熵损失函数三者的关系

介绍Logistic的基本形式：需要明确的概念：逻辑回归解决的不是回归的问题，而是分类的问题逻辑回归是线性模型，其中sigmoid函数只是非线性激活函数极大似然视角下的Logistic极大似然与伯努利分布假设x,y∼B(±1,p)x,y∼B(±1,p)考虑一个二分类问题：f(x)→{+1,−1}f(x)→{+1,−1}：其极大化条件似然估计：转化成负对数似然损失函数：Loss(w)=1N∑i=1N

xlhao的博客·2022-10-01 07:10

Softmax回归交叉熵损失函数求导

softmax函数的表达式：ai=ezi∑kezka_{i}=\frac{e^{z_{i}}}{\sum_{k}e^{z_{k}}}ai=∑kezkezi交叉熵损失函数：C=−∑iyiln⁡aiC=-\

三少Algorithm·2022-10-01 07:39

为什么使用交叉熵代替二次代价函数_Softmax回归与交叉熵损失的理解

0、sigmoid、softmax和交叉熵损失函数的概念理解sigmoid、softmax和交叉熵损失函数1、使用场景在二分类问题中，神经网络输出层只有一个神经元，表示预测输出是正类的概率,:目标值预测值

weixin_39640883·2022-10-01 07:35

关于softmax回归和交叉熵损失函数很好的一篇文章

附上链接：https://blog.csdn.net/weixin_37567451/article/details/80895309转载于:https://www.cnblogs.com/huayecai/p/10795269.html

weixin_34194087·2022-10-01 07:33

动手学深度学习——softmax回归之OneHot、softmax与交叉熵

目录一、从回归到多类分类1.回归估计一个连续值2.分类预测一个离散类别二、独热编码OneHot三、校验比例——激活函数softmax四、损失函数——交叉熵五、总结回归可以用于预测多少的问题，比如预测房屋被售出价格

时生丶·2022-10-01 07:55

Softmax函数与交叉熵损失函数

1、基础概念2、概率解释3、向量计算的准备4、softmax的导数5、Softmax和交叉熵损失

纸上得来终觉浅～·2022-10-01 07:22

构建人工神经网络解决分类问题时，选取softmax激活+交叉熵损失函数组合详解

引例引自知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485输入一个动物图像，来判别所属的动物类别，有三种可能，分别为猫、狗、猪。我们想要通过构建人工神经网络去处理这个三分类问题，当从最后一层隐藏层向输出层前进时，这个时候我们得到了输出层的输入，我们采用softmax激活函数来获得输出层的输出。softmax激活函数本质上运用了机器学习中的逻辑回归算法。以该问题为例

CQU_Qin_Chen·2022-10-01 07:19

softmax与交叉熵

内容预览一、期望(Expect)二、熵(Entropy)三、相对熵(KL散度)四、交叉熵(Crossentropy)五、Softmax六、One-hot编码一、期望(Expect)随机变量的均值：E(x

懒竹子bamboo·2022-10-01 07:17

线性回归的数据维度解释，softmax回归、交叉熵损失函数及手工实现_FashionMNIST数据集

一、线性回归与Softmax回归在上一篇线性回归原理及手工实现实现了一层简单的线性回归模型。对于一层简单的Softmax回归模型，可以在线性回归模型输出的基础上再套一层Softmax函数，输出每个类别的概率。对于一层线性回归模型，网络预测的输出Y^\hat{Y}Y^如下所示，其中X∈Rn×dX\in{R}^{n\timesd}X∈Rn×d，W∈Rd×qW\in{R}^{d\timesq}W∈Rd×

PuJiang-·2022-10-01 07:46

softmax交叉熵损失函数

1.推导softmax的损失函数推导依然要用到最大似然估计MLEm代表有m条样本，k代表k个类别2.softmax损失函数可以简写成逻辑回归LR损失函数可以写成因此由公式可以看出逻辑回归就是损失回归的k=2的时候！！！

海滩上的那乌克丽丽·2022-10-01 07:16

关于softmax中的交叉熵损失函数

3.4.5交叉熵损失函数前⾯提到，使⽤softmax运算后可以更⽅便地与离散标签计算误差。我们已经知道，softmax运算将输出变换成⼀个合法的类别预测分布。

guanguanboy·2022-10-01 07:44

softmax回归与交叉熵损失函数

交叉熵损失函数在《动手学深度学习》softmax回归一节中，交叉熵损失函数比较晦涩，学习csdn上其他博客后有了一定了解，做此记录softmax回归softmax回归同线性回归一样，也是一个单层神经网络

leSerein_·2022-10-01 07:41

简简单单了解一下softmax与交叉熵

文章目录1.softmax2.交叉熵2.1线性回归中的损失函数MSN2.2交叉熵也看了不少softmax和交叉熵的文章了，不少文章对它们的来龙去脉做了比较清晰地梳理，有些文章讲得过于复杂，从信息量、相对熵

非晚非晚·2022-10-01 07:39

Softmax函数与交叉熵损失

在分类问题中，直接使用输出层的输出有两个问题。一方面，由于输出层的输出值的范围不确定，我们难以直观上判断这些值的意义。例如，刚才举的例子中的输出值10表示“很置信”图像类别为猫，因为该输出值是其他两类的输出值的100倍。但如果o1=o3=103o_1=o_3=10^3o1=o3=103，那么输出值10却又表示图像类别为猫的概率很低。另一方面，由于真实标签是离散值，这些离散值与不确定范围的输出值之间

不学无术的小镇做题家·2022-10-01 07:38

softmax函数与交叉熵损失函数

本文主要介绍了当前机器学习模型中广泛应用的交叉熵损失函数与softmax激励函数。这个损失函数主要应用于多分类问题，用于衡量预测值与实际值之间的相似程度。

Cy_coding·2022-10-01 07:37

softmax回归与交叉熵损失

前言回归与分类是机器学习中的两个主要问题，二者有着紧密的联系，但又有所不同。在一个预测任务中，回归问题解决的是多少的问题，如房价预测问题，而分类问题用来解决是什么的问题，如猫狗分类问题。分类问题又以回归问题为基础，给定一个样本特征，模型针对每一个分类都返回一个概率，于是可以认为概率最大的类别就是模型给出的答案。但有时模型给出的每一类的概率并不满足概率的公理化定义，这时就要用到softmax回归。交

Wang Dachui·2022-10-01 07:33

When Does Label Smoothing Help?

在多分类任务中，常使用交叉熵作为模型的损失函数。损失函数可以表示为：其中，K表示类别的数量。在正常的损失中，标签对应的y_k的值一般取1，其他y_k取值为0。而在Label

lishuoshi1996·2022-09-30 21:46

Pytorch loss相关学习

一常用损失函数CrossEntropyLoss分类问题中，交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数。

五小白·2022-09-30 07:52

YoloV3学习小总结

2.ClassPredictionyolov3使用了多分类标签，做分类时，使用二分类交叉熵。3.Predictions

Haohao+++·2022-09-30 07:49

HBU-NNDL 实验三线性回归

一个或多个自变量与因变量之间的关系之间建模的方法，经常用来表示输入和输出之间的关系分类：预测数据属于一组类别的哪一个一个简单的线性模型线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值与真实值的差异（乘1/2为了求导方便

不是蒋承翰·2022-09-30 07:41

每天五分钟机器学习：逻辑回归算法的损失函数为什么是凸函数？

我们要想验证一个函数是否是凸函数，我们可以对其进行二次求导，如果其≥0，那么我

幻风_huanfeng·2022-09-30 07:40

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